Problem w tym, że samo wdrożenie narzędzi to dopiero punkt wyjścia. Transformacja AI w przedsiębiorstwie w praktyce oznacza przeprojektowanie sposobu, w jaki wykonywana jest praca: decyzje muszą zapadać szybciej, zmienia się rozkład odpowiedzialności, a ludzie muszą inaczej spojrzeć na zakres kompetencji, które wnoszą do projektu.
Zadaniem liderów jest utrzymanie jasności celu, podczas gdy droga do niego jest testowana, weryfikowana i na bieżąco korygowana. To szczególnie istotne dla średnich i dużych przedsiębiorstw, które modernizują systemy legacy, wdrażają AI i próbują przełożyć wydatki na transformację na mierzalne wyniki biznesowe.
W 2025 roku 42% firm porzuciło większość swoich inicjatyw AI, wobec 17% rok wcześniej.
Ten wzorzec widać też w większej skali: według McKinsey, pod koniec 2025 roku niemal dwie trzecie organizacji nie zaczęło jeszcze skalować AI w całym przedsiębiorstwie, a większość utknęła na etapie pilotażu.
Najważniejsze wnioski
Transformacja przedsiębiorstw w zakresie sztucznej inteligencji przebiega zbyt szybko, by nadążyć za tradycyjnym planowaniem strategicznym: jedynie cel i budżet pozostają niezmienne, a wszystko inne jest korygowane z miesiąca na miesiąc.
Według S&P Global w 2025 r. 42% firm zrezygnowało z większości swoich inicjatyw związanych ze sztuczną inteligencją, co stanowi wzrost w porównaniu z 17% w 2024 r.
EY podaje, że 88% pracowników już korzysta ze sztucznej inteligencji w pracy, ale tylko 5% wykorzystuje ją w zaawansowany sposób.
Transformacja powierzona działowi IT jako projekt wdrożeniowy, bez mandatu biznesowego lub zaangażowania zarządu, ma znacznie mniejsze szanse powodzenia.
Najważniejsze decyzje mają charakter strukturalny: wyznaczenie konkretnej osoby odpowiedzialnej za projekt, przejście na model biznesowy oparty na wartości oraz gotowość do przeprojektowania struktury zespołu, a nie tylko dodawania narzędzi.
Czym transformacja AI w przedsiębiorstwie różni się od transformacji cyfrowej?
Czym transformacja AI w przedsiębiorstwie różni się od transformacji cyfrowej?
Transformacja cyfrowa polegała głównie na modernizacji technologii, procesów i kanałów cyfrowych. Transformacja AI idzie dalej, a największą różnicę widzę w tempie zmian.
Odkąd pamiętam, każda większa strategiczna zmiana w Future Processing przebiegała podobnie. Gdy na przykład trzeba było zareagować na wyniki NPS, zbieraliśmy naszych najlepszych ludzi na warsztaty, dyskutowaliśmy długo, zbieraliśmy opinie, upewnialiśmy się, że mamy właściwe rozwiązanie, i dopiero wtedy wdrażaliśmy je i komunikowaliśmy z pełną starannością. To był długi proces, ale rzetelny.
Wymaga to innego podejścia do zarządzania zmianą: gotowości do działania bez pełnej pewności oraz dostosowywania planu na bieżąco. Organizacje, które traktują sztuczną inteligencję jako kolejną technologię do wdrożenia zgodnie ze starym schematem (planowanie, konsultacje, wdrożenie), zwykle się rozczarowują.
Jaką rolę odgrywa więc AI w szerzej rozumianej transformacji cyfrowej? Transformacja cyfrowa zbudowała fundament: integrację danych, aplikacji i automatyzacji. Transformacja AI nadbudowuje się na tym fundamencie i przyspiesza oraz pogłębia te elementy transformacji cyfrowej, które od zawsze dotyczyły podejmowania decyzji i pracy z danymi.
Jak wygląda transformacja AI w przedsiębiorstwie?
Jak wygląda transformacja AI w przedsiębiorstwie?
Większość organizacji przestała już zastanawiać się, czy w ogóle warto korzystać ze sztucznej inteligencji. Według Deloitte mniej niż jedna trzecia zaczęła przeprojektowywać sposób, w jaki wykonywana jest praca. To rozróżnienie ma znaczenie: automatyzacja zadań (robienie tej samej pracy szybciej) to nie to samo co przeprojektowanie pracy (zmiana sposobu jej organizacji).
Budowanie roadmapy transformacji AI
Budowanie roadmapy transformacji AI
W Future Processing opracowaliśmy własną roadmapę transformacji AI w taki sam sposób, w jaki obecnie pomagamy klientom w tworzeniu ich planów. Około rok temu rozpoczęliśmy od nakreślenia programu AI Boosted Delivery, projektu stanowiącego część szerszej strategii transformacji firmy i powiązanego z jasno określonymi celami biznesowymi.
Zaczęliśmy od warsztatów celowo oderwanych od obecnych ograniczeń, skupiających się wyłącznie na tym, jak mogłaby wyglądać przyszłość delivery, zanim jeszcze zdążyliśmy zagubić się w rozważaniach o tym, jak trudne będzie wdrożenie. Wynikiem tych warsztatów były scenariusze transformacji i dopiero wtedy zaczęliśmy pracować wstecz, krok po kroku, aby określić, co musi się zmienić w delivery i w jakiej kolejności.
AI readiness assessment
Zdobądź jasny obraz tego, w jakim stopniu Twoje dane są przygotowane do wspierania i rozbudowywania inicjatyw związanych z AI w Twojej organizacji.
Delivery 2.0: przeprojektowanie modelu operacyjnego
Delivery 2.0: przeprojektowanie modelu operacyjnego
Wynikiem tego jest koncepcja, którą wewnętrznie nazywamy „Delivery 2.0” – prawdziwa przebudowa modelu operacyjnego, a nie kolejne narzędzie oparte na sztucznej inteligencji dodane jako uzupełnienie. Stary model opierał się na wąskich specjalizacjach technicznych inżynierów, a zespoły projektowe składały się z pojedynczych ekspertów: tu specjalista od Javy, tam specjalista od cyberbezpieczeństwa.
Delivery 2.0 wygląda inaczej:
- Małe zespoły liczące do trzech product builderów
- Wspólna, szeroka baza kompetencji w zakresie dostarczania oprogramowania wspieranego przez AI, wspólna dla całego zespołu
- Jedna głęboka specjalizacja na osobę, wykorzystywana tylko wtedy, gdy wymaga tego projekt
To prawdziwa reorganizacja pracy, a nie kolejne narzędzie dołączone do tego samego procesu.
Jak ocenić gotowość organizacji do transformacji AI w przedsiębiorstwie?
Jak ocenić gotowość organizacji do transformacji AI w przedsiębiorstwie?
Gotowość techniczna i gotowość strategiczna to dwie różne rzeczy. Można dysponować rzetelnymi danymi i dobrze skonfigurowanymi narzędziami, a mimo to nie być gotowym, jeśli nikt nie ma jasności co do tego, kto ponosi odpowiedzialność za wynik.
Badanie EY „Work Reimagined 2025” wykazało, że 88% pracowników korzysta ze sztucznej inteligencji w pracy, ale tylko 5% wykorzystuje ją w zaawansowany sposób.
Kolejnym sygnałem, na który warto zwrócić uwagę, jest brak jednej konkretnej osoby odpowiedzialnej za ten obszar, której przypisano mierzalny cel. Jeśli nikt nie potrafi jasno określić, za jaki wynik ponosi odpowiedzialność, trudno uznać organizację za gotową do transformacji.
Jak więc przygotować się do transformacji opartej na sztucznej inteligencji przed zainwestowaniem w platformy? Najpierw należy zdefiniować jasny cel i budżet, wyznaczyć osobę odpowiedzialną oraz ustalić, w jaki sposób będzie mierzony sukces. Dopiero potem należy wybrać dostawcę.
Dlaczego transformacja AI w przedsiębiorstwie zawodzi na poziomie zarządzania?
Dlaczego transformacja AI w przedsiębiorstwie zawodzi na poziomie zarządzania?
Poczucie, że konkurenci są o krok przed nami, pojawia się w wielu organizacjach, w tym w tych, które same realizują dość zaawansowane programy. Badanie przeprowadzone w 2025 roku przez Dataiku i Harris Poll wykazało, że 77% liderów ds. danych uważa, iż co najmniej jeden konkurent wdrożył lepszą strategię w zakresie sztucznej inteligencji.
Sami to odczuliśmy. Pod koniec 2025 roku, widząc, jak szybko agentowa AI zmienia delivery, moją pierwszą myślą było: jakich ludzi musielibyśmy zatrudnić, aby samodzielnie zbudować tę zdolność? Okazało się, że już ich mieliśmy. Potrzebowali oni czasu przeznaczonego wyłącznie na tę pracę, odpowiednich warunków i jasno określonego priorytetu. Gdy tylko to otrzymali, stworzyli naszą własną platformę agentową, ukształtowaną przez 26 lat doświadczenia w enterprise delivery oraz know-how naszych architektów. Dziś jest to jedna z rzeczy, które najwyraźniej nas wyróżniają.
Opracowanie platformy opartej na sztucznej inteligencji, która pozwala kancelariom prawnym zaoszczędzić nawet 75% czasu poświęcanego na przeglądanie dokumentów
Governance AI i odpowiedzialność biznesowa
Governance AI i odpowiedzialność biznesowa
W praktyce czynnikiem wyróżniającym rzadko jest sama technologia. Częściej chodzi o strukturę organizacji:
- Kto podejmuje decyzje
- Kto dysponuje budżetem
- Kto ponosi odpowiedzialność za wynik
McKinsey odkrył, że tylko w 28% organizacji korzystających z AI nadzór nad governance AI sprawuje CEO, a zaledwie w 17% nadzór ten sprawuje zarząd, mimo że nadzór CEO jest jednym z czynników najściślej powiązanych z wpływem na wyniki finansowe.
Transformacja powierzona działowi IT jako projekt wdrożeniowy, bez jasnego mandatu biznesowego lub zaangażowania na poziomie zarządu, ma znacznie mniejsze szanse powodzenia niż ta, w której to biznes jest odpowiedzialny za wynik.
W jaki sposób transformacja przedsiębiorstwa w oparciu o sztuczną inteligencję powinna wpłynąć na strategię konkurencyjną?
W jaki sposób transformacja przedsiębiorstwa w oparciu o sztuczną inteligencję powinna wpłynąć na strategię konkurencyjną?
W Future Processing jeszcze przed obecną falą AI zaczęto kłaść nacisk na mierzenie wartości i rozmowy z klientami na temat wyników biznesowych, a nie na tempie dostarczania. AI tylko wzmocniło ten kierunek.
Pisanie kodu stało się tanie i powszechnie dostępne. Dzisiaj prawdziwym czynnikiem wyróżniającym jest dostarczanie rozwiązań, które przynoszą namacalne wyniki biznesowe – w bezpieczny i profesjonalny sposób. Błędy w zakresie jakości i bezpieczeństwa wiążą się obecnie z większymi kosztami niż kiedyś. Szybkość nadal ma znaczenie, ponieważ klienci zawsze działają w ramach ograniczonego budżetu, a szybsza realizacja pozwala im uzyskać z niego większą wartość, ale nie jest to cel sam w sobie.
Problem modelu komercyjnego
Problem modelu komercyjnego
Istnieje też konsekwencja komercyjna. Jeśli sukces mierzy się tym, „o ile razy szybciej” – a to pytanie wciąż słyszymy od klientów – to w modelu opartym na czasie i materiałach ten sukces działa na naszą niekorzyść podwójnie: mniej rozliczonych godzin oznacza mniejsze przychody, a koszt tokenów, narzędzi i środowisk zmniejsza marżę.
Klient czerpie wszystkie korzyści, a my ponosimy koszty. Dlatego model oparty na wartości, w którym klient kupuje wynik, a nie godziny pracy, jest rozsądniejszym kierunkiem: klient płaci mniej za wynik, a my nadal możemy finansować dalszą transformację.
Jakie wskaźniki pozwalają stwierdzić, czy transformacja przedsiębiorstwa w oparciu o sztuczną inteligencję przynosi oczekiwane efekty?
Jakie wskaźniki pozwalają stwierdzić, czy transformacja przedsiębiorstwa w oparciu o sztuczną inteligencję przynosi oczekiwane efekty?
Sama szybkość nie pozwala stwierdzić, czy transformacja przynosi efekty, a „o ile razy szybciej” i tak trudno jest rzetelnie zmierzyć, ponieważ nigdy nie realizuje się tego samego projektu dwukrotnie w identycznych warunkach. Bardziej wiarygodne jest porównanie tego, jak dany proces funkcjonuje dzisiaj, z tym, jak funkcjonował wcześniej, w ramach tej samej organizacji. To ta sama logika, co w treningu sportowym: nie porównujesz się z innymi sportowcami, ale z tym, gdzie byłeś wcześniej.
Warto wspomnieć jeszcze o jednej zmianie. Wycena projektu bez uwzględnienia AI traci na znaczeniu, ponieważ nasze szacunki zakładają obecnie konkretne przyspieszenie dla każdego rodzaju zadania. Można to odczytać raczej jako oznakę dojrzałości niż utratę umiejętności. Pokazuje to, że AI przestało być dodatkiem, a stało się częścią sposobu, w jaki organizacja planuje swoją pracę.
Jakie decyzje przesądzają o tym, czy transformacja AI w przedsiębiorstwie się powiedzie, czy utknie w martwym punkcie?
Jakie decyzje przesądzają o tym, czy transformacja AI w przedsiębiorstwie się powiedzie, czy utknie w martwym punkcie?
Organizacje, którym się udało, podjęły konkretne decyzje strukturalne, zanim jeszcze wybrały platformę lub dostawcę i od początku traktowały governance jako element wbudowany w proces, a nie dodawany po fakcie:
- Ustalając cel i budżet jako jedyne stałe elementy, a wszystko inne pozostawiając otwarte na bieżące korekty
- Przeprojektowanie struktury zespołu zamiast dodawania narzędzi do istniejących ról
- Przejście na model komercyjny oparty na wycenie wartościowej zamiast na czasie i materiałach
- Celowe zrezygnowanie z szybkości realizacji jako głównego wskaźnika sukcesu
Każda z tych kwestii wymaga od kierownictwa konkretnej odpowiedzi, a nie tylko deklaracji. Kto ponosi odpowiedzialność za wynik transformacji? Czy organizacja jest gotowa zmieniać kierunek co miesiąc? Czy zespoły są przeprojektowywane, czy tylko otrzymują nowe narzędzia? Czy model rozliczeń z klientami ulega zmianie, czy tylko przyspiesza w ramach starego modelu?
Stawka w przypadku popełnienia błędu rośnie, ponieważ coraz więcej organizacji wdraża agentową AI: Gartner przewiduje, że do końca 2027 r. ponad 40% projektów dotyczących agentowej AI zostanie anulowanych z powodu rosnących kosztów, niejasnej wartości biznesowej lub nieodpowiedniego governance.
Oznacza to również bezpośrednie powiązanie inwestycji w AI z celami biznesowymi oraz budowanie kompetencji w zakresie AI, które pozwolą zespołom realizować plan miesiąc po miesiącu.
Decyzje na najbliższy kwartał
Decyzje na najbliższy kwartał
Każdemu liderowi, który wkracza na tę ścieżkę, warto zadać trzy pytania:
- Kto konkretnie, podając imię i nazwisko, a nie tylko dział, ponosi odpowiedzialność za wynik tej transformacji?
- Czy organizacja jest gotowa zmienić kierunek działania już w przyszłym miesiącu, jeśli wymaga tego rzeczywistość?
- Czy model rozliczeń z klientami premiuje szybkość realizacji, czy też rzeczywisty wynik biznesowy?
Odpowiedzi na te trzy pytania mówią więcej o szansach na sukces niż wybór konkretnej platformy AI.
Najczęściej zadawane pytania
Czym różni się transformacja przedsiębiorstwa w zakresie sztucznej inteligencji od transformacji cyfrowej?
Transformacja cyfrowa skupiała się głównie na modernizacji technologii, procesów i kanałów. Transformacja oparta na sztucznej inteligencji wykracza poza to, głównie ze względu na tempo zmian: plany nie są w stanie z góry uwzględnić wszystkich szczegółów. Wymaga to innego podejścia do planowania, opartego na ustalonym celu i budżecie, przy czym kierunek działań jest korygowany z miesiąca na miesiąc.
Jaką rolę odgrywa sztuczna inteligencja w transformacji cyfrowej?
Sztuczna inteligencja przyspiesza i pogłębia transformację cyfrową, zwłaszcza w obszarach, gdzie praca opiera się na podejmowaniu decyzji i analizie danych. Największa zmiana następuje wtedy, gdy sztuczna inteligencja staje się czynnikiem wywołującym zmianę sposobu wykonywania pracy, a nie tylko kolejnym narzędziem.
Jak przygotować się do transformacji opartej na sztucznej inteligencji?
Punktem wyjścia jest określenie jasnego celu i budżetu, ustalenie, kto ponosi odpowiedzialność za wynik transformacji, oraz zapewnienie gotowości organizacyjnej do regularnego korygowania kierunku działań. Samo udostępnienie zespołom narzędzi to dopiero pierwszy krok, a nie dowód gotowości. Warto również ustalić, w jaki sposób będzie mierzony sukces, jeszcze przed rozpoczęciem wdrażania.
Dlaczego tak wiele inicjatyw związanych ze sztuczną inteligencją kończy się niepowodzeniem?
Sama technologia rzadko stanowi główny problem. Firma Gartner wskazuje na rosnące koszty, niejasną wartość biznesową oraz niewystarczające zarządzanie jako główne przyczyny anulowania projektów dotyczących sztucznej inteligencji typu agentowego. Transformacja powierzona działowi IT jako projekt wdrożeniowy, bez właściciela biznesowego ani mierzalnego celu, ma znacznie mniejsze szanse powodzenia.
Jak ocenić, czy transformacja oparta na sztucznej inteligencji przynosi efekty?
Sama prędkość niewiele mówi, a porównania typu „o ile razy szybciej” trudno rzetelnie zweryfikować. Bardziej przydatne jest porównanie danego procesu z jego stanem sprzed zmiany, w ramach tej samej organizacji. Pozwala to śledzić rzeczywisty postęp, niezależnie od warunków panujących w jakimkolwiek pojedynczym projekcie.
Na czym w praktyce polega transformacja przedsiębiorstwa w oparciu o sztuczną inteligencję?
Opracowanie platformy opartej na sztucznej inteligencji, która pozwala kancelariom prawnym zaoszczędzić nawet 75% czasu poświęcanego na przeglądanie dokumentów
Organizacje, które odnoszą sukces, ustalają cel i budżet jako jedyne stałe elementy, przebudowują strukturę zespołów zamiast po prostu dodawać narzędzia oraz zmierzają w kierunku modelu biznesowego opartego na wartości, powiązanego z mierzalną wartością biznesową. Każda decyzja musi być konkretnie uzasadniona przez kierownictwo, a nie traktowana jako aspiracja, i właśnie ta dyscyplina odróżnia rzeczywiste wdrożenie sztucznej inteligencji od ogłoszonego na skalę przedsiębiorstwa wdrożenia.
Jakie decyzje decydują o sukcesie transformacji przedsiębiorstwa w zakresie sztucznej inteligencji?
Wymaga to nie tylko wdrożenia nowych narzędzi, ale także przeprojektowania procesów decyzyjnych, struktury zespołów, priorytetów biznesowych oraz modelu biznesowego. Organizacje, które odnoszą sukces, traktują to jako ciągły, miesięczny proces, a nie jednorazowe wdrożenie, dostosowując swój model biznesowy w miarę zdobywania nowych doświadczeń.
W jaki sposób transformacja przedsiębiorstwa w oparciu o sztuczną inteligencję zmienia model operacyjny?
Zastępuje ona wąskie specjalizacje techniczne niewielkimi, wielozadaniowymi zespołami opartymi na wspólnej bazie możliwości sztucznej inteligencji oraz umiejętnościach realizacyjnych wspieranych przez sztuczną inteligencję. Jest to prawdziwa przebudowa procesów biznesowych i istniejących systemów, a nie tylko narzędzi, z których korzystają pracownicy do ich obsługi, i opiera się na włączeniu sztucznej inteligencji do codziennej pracy, a nie traktowaniu jej jako dodatku.
Jaką rolę odgrywa zarządzanie sztuczną inteligencją w procesie transformacji przedsiębiorstwa w oparciu o sztuczną inteligencję?
Organizacje, które odnoszą sukces, ustalają cel i budżet jako jedyne stałe elementy, przebudowują strukturę zespołów zamiast po prostu dodawać narzędzia oraz zmierzają w kierunku modelu biznesowego opartego na wartości, powiązanego z mierzalną wartością biznesową. Każda decyzja musi być konkretnie uzasadniona przez kierownictwo, a nie traktowana jako aspiracja, i właśnie ta dyscyplina odróżnia rzeczywiste wdrożenie sztucznej inteligencji od ogłoszonego na skalę przedsiębiorstwa wdrożenia.
